Есть ли способ использовать черно-белое преобразование для уменьшения шума?

Question

Мое понимание шума заключается в том, что он вызван эффективно, потому что фотографии распределяются неравномерно по времени. Поэтому, если вы снимаете в условиях низкой освещенности, вы получаете больше шума, потому что нет достаточного количества фотонов для «усреднения».

У меня такой вопрос: я чувствую, что должен быть алгоритмический способ, которым вы можете пожертвовать цветовой информацией (возможно, возвращаясь к фазе демозаики) файла RAW для удаления шума - эффективно говоря (ну, зеленые пиксели по обе стороны от этой синей не было так много света, так что, вероятно, это ошибка на этом (сбалансированном по белому) изображении.

Существует ли такой алгоритм?

Answer 1

Большая часть шума не вызвана отклонением в количестве фотонов. В области размером с пиксель сенсора (во много раз больше, чем зернистость высокоскоростной пленки) это не имеет большого значения. Вместо этого это буквальный шум сигнала внутри самой электроники, который затем усиливается вместе с сигналом при увеличении ISO.

Алгоритм, который вы описываете, более или менее похож на то, как работает современная технология шумоподавления, он использует контекст окружающих пикселей, чтобы угадать, насколько шум влияет на текущий пиксель. Более продвинутые имеют обнаружение краев и другие функции для улучшения результата. Даже не очень хорошо.

Говоря конкретно о черно-белом, способ преобразования изображения может сильно повлиять на количество шума в конечном изображении.

Существует много способов преобразования изображения из цветного в черно-белое. Фаворитом (и рекомендованным Adobe методом) является настройка «Черно-белый». Этот метод на самом деле не очень хорош. Он работает путем вычисления ненасыщенного пикселя, а затем умножения значения на основе его угла оттенка на основе выбранных ползунков. По сути, это усиление сигнала, которое также усиливает шум, поэтому любой ползунок с положительным отношением (значение выше 50 в настройке «Черно-белый») также увеличивает шум в этих областях.

С другой стороны, при использовании микшера каналов используется средневзвешенное значение из трех значений. С этим методом намного легче избежать ловушки усиления сигнала, потому что ползунки всех трех каналов могут быть меньше 100%. Зеленый и красный каналы обычно имеют меньше шума, чем синие каналы, поэтому вы можете опираться на эти два, когда это возможно, чтобы уменьшить его еще больше. Моя начальная точка - [R 60, G 90, B -40], затем отрегулируйте.

Answer 2

Есть ли способ использовать черно-белое преобразование для уменьшения шума?

Это зависит от того, что вы подразумеваете под «шумом».

Преобразование в черно-белое изображение эффективно устраняет весь шум цветности.
Это не будет иметь большого значения для шума яркости.

Вы должны иметь в виду, что, хотя значения, сообщаемые каждым фотосайтом (скважина / пиксель, сенсор и т. Д.) На цифровом датчике, являются монохроматическими, все они фильтруются одним из трех фильтров разного цвета. , Если большинство пикселей с «зеленым» фильтрованием имеют более низкое значение яркости, чем смежные пиксели с «синим» фильтром, это, скорее всего, означает, что свет, падающий в эту область, имеет больше «синего», чем «зеленого». Алгоритмы шумоподавления с большей вероятностью интерпретируют «зеленые» отфильтрованные пиксели, которые ярче, чем другие близлежащие «зеленые» отфильтрованные пиксели, как шум.

Единственный реальный способ сделать то, что вы предлагаете, это полностью исключить маску Байера, чтобы каждый фотосайт мог быть чисто монохромным при сборе света. Есть несколько монохромных цифровых камер, которые делают именно это.